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申请/专利权人：西安石油大学
摘要：本发明涉及反无人机系统的目标检测与跟踪技术领域，具体提出了一种基于P2C‑YOLOv5s和K‑KCF的反无人机系统的目标检测与跟踪方法，包括以下步骤：选取包含小尺度、复杂背景和障碍物遮挡状态的图像序列作为原始数据集，使用含有4层检测头的YOLOv5s算法，提取小尺度目标的特征信息，然后在四层检测头的检测算法中增加了CBAM卷积块注意机制以抑制无关信息，最后根据基于遮挡判断机制的跟踪算法，得出相关量QROI与遮挡状态的关系，确定相关量阈值，根据相关量的变化将跟踪状态进行分段，再引入卡尔曼滤波进行目标位置预测，同时通过Hu不变距离方式验证预测位置的真伪；本发明方法有效的提高了检测无人机的准确度和速度，为后续反无人机系统的开发与实际应用提供支撑。
主权项：1.一种基于P2C-YOLOv5s和K-KCF的反无人机系统的目标检测与跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、首先选择相应的目标检测模型和双目相机；S2、接着将步骤S1中的双目相机对无人机飞行场景进行拍摄和捕获，最终生成一段用于检测与跟踪无人机目标的视频；S3、在步骤S2的基础上，将视频导入到实验平台上进行目标检测，准备提取目标特征；S4、根据视频中无人机的内容，采用P2C-YOLOv5s算法对目标区域进行检索，将检测到的目标进行标注显示；S5、使用K-KCF算法计算目标位置；S6、设定目标遮挡阈值，当目标被遮挡时，使用卡尔曼滤波对无人机进行跟踪，计算Hu不变距离验证位置，当目标没有遮挡时，则采用KCF跟踪；S7、目标在当前帧检测结束时，自动判断是否读取下一帧内容。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安石油大学 一种基于P2C-YOLOv5s和K-KCF的反无人机系统的目标检测与跟踪方法
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